乍一看到某个问题，你会觉得很简单，其实你并没有理解其复杂性。当你把问题搞清楚之后，又会发现真的很复杂，于是你就拿出一套复杂的方案来。实际上，你的工作只做了一半，大多数人也都会到此为止……。但是，真正伟大的人还会继续向前，直至找到问题的关键和深层次原因，然后再拿出一个优雅的、堪称完美的有效方案。

—— from 乔布斯

08 2019 档案

ImageNet主要网络benchmark对比
摘要：深度神经网络繁多，各自的性能指标怎样？ 实际应用中，在速度、内存、准确率等各种约束下，应该尝试哪些模型作为backbone？ 有paper对各个网络模型进行了对比分析，形成了一个看待所有主要模型的完整视角，其分析结果可以在实践中提供指导和帮助。 这篇博客主要整合了其中3篇文章的结论，分别是 1. " 阅读全文
posted @ 2019-08-28 19:53 shine-lee 阅读(8628) 评论(0) 推荐(3) 编辑

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